Scalability of Parallel Batch Pattern Neural Network Training Algorithm

• Datum: 2009
• 1. Verfasser: Turchenko, V.
• Format: Artikel
• Sprache: Englisch
• Veröffentlicht: Інститут проблем штучного інтелекту МОН України та НАН України 2009
• Schlagworte: Нейросетевые и нечеткие системы
• Online Zugang: https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/7935
• Назва журналу: Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine
• Zitieren: Scalability of Parallel Batch Pattern Neural Network Training Algorithm / V. Turchenko // Штучний інтелект. — 2009. — № 2. — С. 144-150. — Бібліогр.: 12 назв. — англ.

The development of parallel batch pattern back propagation training algorithm of multilayer perceptron and
 its scalability research on general-purpose parallel computer are presented in this paper. The model of multilayer
 perceptron and batch pattern training algorithm are theoretically described. The algorithmic description of the
 parallel batch pattern training method is presented. The scalability research of the developed parallel algorithm is
 fulfilled at progressive increasing the dimension of the parallelized problem on general-purpose parallel
 computer NEC TX-7. Разработка параллельного группового алгоритма обучения обратного распространения ошибки многослойного
 персептрона и исследование его масштабированности на параллельном компьютере общего назначения
 представлены в этой статье. Модель многослойного персептрона и групповой алгоритм его обучения
 описаны формализованным образом. Параллельный групповой алгоритм обучения представлен в
 алгоритмическом виде. Исследование масштабированности разработанного параллельного алгоритма
 осуществлено для пропорционально увеличивающегося размера задачи параллелизации на параллельном
 компьютере общего назначения NEC TX-7. Розробка паралельного групового алгоритму навчання зворотного поширення помилки багатошарового
 персептрону та дослідження його масштабованості на паралельному комп’ютері загального призначення
 розглянуті в цій статті. Модель багатошарового персептрону та груповий алгоритм його навчання
 описані формалізованим чином. Паралельний груповий алгоритм навчання представлено в алгоритмічному
 вигляді. Дослідження масштабованості розробленого паралельного алгоритму здійснено для пропорційно
 збільшуваного розміру задачі паралелізації на паралельному комп’ютері загального призначення NEC
 TX-7.